Python提取特定时间段内数据的方法实例

  

<强> python提取特定时间段内的数据

  

<强>尝试一下:

        数据(“日期”)=pd.to_datetime(数据(“日期”))   data=https://www.yisu.com/zixun/data[(数据(“日期”)在=pd.to_datetime (' 20120701 ')),(数据(“日期”)& lt;=pd.to_datetime (' 20120831 ')))      

<>强实际测试

        “‘   创建>   ID腿ax ay az Rssi的时间   1 16:23:42 5 1 0.6855 -0.6915 0.1120 0.980116 -34   3 16:23:42 5 1 0.6800 -0.6440 0.1365 0.946450 -31   5 16:23:42 5 1 0.7145 -0.7240 0.1095 1.023072 -34   7 16:23:42 5 1 0.7050 -0.6910 0.1080 0.993061 -30   9 16:23:42 5 1 0.7120 -0.6400 0.0920 0.961773 -31   10 16:23:42 5 1 0.7150 -0.6810 0.1290 0.995805 -34   12 16:23:42 5 1 0.7250 -0.6655 0.1890 1.002116 -32   13 16:23:42 5 1 0.7160 -0.7065 0.1000 1.010840 -31   15 16:23:42 5 1 0.7545 -0.6990 0.1715 1.042729 -30   17 16:23:42 5 1 0.7250 -0.6910 0.1325 1.010278 -31   19 16:23:42 5 1 0.7520 -0.7260 0.1820 1.060992 -33   21 16:23:42 5 1 0.7005 -0.7150 0.0605 1.002789 -33   23 16:23:42 5 1 0.7185 -0.6630 0.1430 0.988059 -30   25 16:23:42 5 1 0.7170 -0.7040 0.0920 1.009044 -34   27 16:23:42 5 1 0.7230 -0.6810 0.1060 0.998862 -31   29 16:23:42 5 1 0.7230 -0.6720 0.0940 0.991539 -31   31日16:23:42 5 1 0.6955 -0.6975 0.0720 0.987629 -33   32 16:23:42 5 1 0.7430 -0.6895 0.1495 1.024602 -34   34 16:23:43 5 1 0.7360 -0.6855 0.1200 1.012920 -32   36 16:23:43 5 1 0.7160 -0.7000 0.1330 1.010121 -30   38 16:23:43 5 1 0.7095 -0.7165 0.1090 1.014221 -31   40 16:23:43 5 1 0.7195 -0.6895 0.1270 1.004599 -34   44 16:23:43 5 1 0.7315 -0.6855 0.1000 1.007473 -34   46 16:23:43 5 1 0.7240 -0.7020 0.0960 1.013013 -31   48 16:23:43 5 1 0.7240 -0.7010 0.0970 1.012416 -32   50 16:23:43 5 1 0.7380 -0.6820 0.1480 1.015713 -34   52 16:23:43 5 1 0.7285 -0.6990 0.0990 1.014453 -33   53 16:23:43 5 1 0.7160 -0.7005 0.1630 1.014852 -30   55 16:23:43 5 1 0.7175 -0.6940 0.0735 1.000922 -29   57 16:23:43 5 1 0.7140 -0.7170 0.0960 1.016416 -28   ………………………   285年16:23:51 5 1 0.0550 -1.0205 0.0955 1.026433 -35   287年16:23:51 5 1 0.0670 -1.0175 0.0915 1.023801 -22   289年16:23:51 5 1 0.0595 -1.0090 0.1025 1.015937 -24   291年16:23:51 5 1 0.0605 -0.9970 0.0905 1.002925 -32   293年16:23:51 5 1 0.0650 -1.0185 0.0740 1.023251 -31   295年16:23:51 5 1 0.0595 -0.9915 0.0945 0.997769 -35   298年16:23:51 5 1 0.0420 -1.0105 0.0970 1.016013 -18   300年16:23:51 5 1 0.0545 -1.0440 0.0795 1.048440 -21   302年16:23:51 5 1 0.0460 -0.9915 0.0765 0.995510 -30   304年16:23:51 5 1 0.0650 -1.0100 0.0810 1.015326 -30   306年16:23:51 5 1 0.0530 -1.0240 0.0765 1.028220 -34   308年16:23:51 5 1 0.0490 -1.0060 0.0785 1.010247 -21   310年16:23:52 5 1 0.0490 -1.0155 0.0760 1.019518 -24   312年16:23:52 5 1 0.0370 -0.9870 0.0660 0.989896 -30   313年16:23:52 5 1 0.0400 -1.0185 0.0435 1.020213 -30   314年16:23:52 5 1 0.0450 -1.0070 0.0540 1.009450 -34   316年16:23:52 5 1 0.0420 -0.9800 0.0595 0.982703 -34   318年16:23:52 5 1 0.0400 -1.0000 0.0595 1.002567 -20   320年16:23:52 5 1 0.0355 -1.0025 0.0635 1.005136 -20   322年16:23:52 5 1 0.0430 -0.9940 0.0735 0.997641 -30   324年16:23:52 5 1 0.0480 -1.0135 0.0640 1.016652 -33   326年16:23:52 5 1 0.0440 -1.0035 0.0670 1.006696 -33   328年16:23:52 5 1 0.0455 -1.0090 0.0600 1.011806 -21   330年16:23:52 5 1 0.0420 -1.0005 0.0605 1.003207 -15   332年16:23:52 5 1 0.0510 -1.0165 0.0670 1.019981 -29   334年16:23:52 5 1 0.0300 -1.0040 0.0460 1.005501 -30   336年16:23:52 5 1 0.0370 -1.0130 0.0500 1.014908 -34   338年16:23:52 5 1 0.0500 -1.0010 0.0530 1.003648 -20   341年16:23:52 5 1 0.0400 -0.9630 0.0615 0.965790 -21   343年16:23:52 5 1 0.0365 -1.0295 0.0410 1.030962 -30   行x 8列[176]      

<强>总结

  

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